Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Melo, Denise Sanches de
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Orientador(a): |
Oliveira, Leonardo Willer de
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Banca de defesa: |
Ferreira, Vitor Hugo
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Oliveira, Ângelo Rocha de
,
Dias, Bruno Henriques
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14057
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Resumo: |
As campanhas de medição e verificação (M&V) de resultados em projetos de eficiência energética desempenham um papel fundamental na avaliação dos reais benefícios oriundos das ações implementadas. Em projetos que contemplam a implementação de geração solar, umas das variáveis independentes consideradas no processo é a irradiação solar, de que depende da variação da energia provida pelo sistema. Neste intuito, uma metodologia com aplicação de redes neurais LSTM (Long-Short Term Memory) para a previsão da “irradiação solar” é proposta, com o objetivo de reduzir o tempo de acompanhamento dos resultados do projeto de doze para seis meses, tendo em vista as dificuldades enfrentadas em períodos longos de monitoramento. A avaliação do método aplicado ao problema na M&V para projetos com sistema fotovoltaico (SFV), apresentou resultados satisfatórios, identificando uma solução alternativa com a aplicação de redes neurais LSTM. |